《表1 模型迭代次数与检测性能关系》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
为说明系统的检测功能有效性，本文通过调节模型迭代次数，得到如表1所示的检测结果，其中Train表示模型训练时间。
| 图表编号 | XD00125836900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.11.25 |
| 作者 | 金逸灵 |
| 绘制单位 | 四川大学网络空间安全学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 优化器训练的GCN在训练集损失值和验证集上分类精度值与迭代次数关系》2020.12.20
- 《表1 隐藏层神经元数目与网络迭代次数的关系》2021.01.25
- 《表1 各模型迭代次数与计算时间对比》2020.12.31
- 《表1 迭代次数与召回率：基于深度学习框架的装配机器人零件实时检测方法》2020.10.01
- 《表1 mAP与迭代次数关系对比》2020.08.15
- 《表5 DBN训练中学习率不随迭代次数改变对DBN模型性能的影响》2019.11.25
- 《表4 DBN训练中学习率随迭代次数改变对DBN模型性能的影响》2019.11.25
- 《表6 迭代次数对DBN模型性能的影响》2019.11.25
- 《表1 不同模型的迭代次数与演化时间对比》2019.10.01
- 《表2 迭代次数与识别率关系》2019.08.05
- 《表4 不同模型迭代次数与准确率关系》2019.08.08
- 《表1 识别精度与迭代次数关系》2019.08.25
- 《表5 迭代次数与识别结果的关系》2019.05.25
- 《表1:LBF模型和本文WLBF模型迭代次数与演化时间对比》2019.01.15
- 《Table 6 Detection rate and number of iterations表6检测率与迭代次数》2019.01.01
- 《表5 G-CNN模型迭代次数与训练误差之间的对应关系》2019.04.15
- 《表4 CNN模型迭代次数与训练误差之间的对应关系》2019.04.15
- 《表1 迭代次数与训练样本正确率的关系》2019.04.01
- 《表1 P值与迭代次数的关系》2019.01.01
- 《表2 Camera、Boat和Plane图像各模型去噪的性能对比 (括号中为迭代次数)》2018.04.01